问题描述
我正在对应用程序的数据进行建模以使用 DynamoDB。 我的数据模型相当简单：
- 我有用户和项目
- 每个用户可以有多个项目
用户可以是数百万，每个用户的项目可以是数千。
我的访问模式也很简单：
- 通过 id 获取用户
- 获取按名称或创建日期排序的分页用户列表
- 通过 id 获取项目
- 按用户按日期排序获取项目
我用于此数据模型的单个表如下：
我可以使用表 PK/SK 和 GSI 轻松实现我的所有访问模式，但我遇到了问题 2。 根据文档和最佳实践，获取分页用户的排序列表：
- 我无法使用扫描，因为不支持排序
- 我不应该使用带有 PK 的 GSI，它会将我的所有用户放在同一个分区中（例如 GSI PK = "sorted_user",SK = "name"），因为这会使我的单个分区变热并且无法扩展
- 我无法创建类型为“organisation”的新实体，将所有用户放入其中，并通过 PK = "org" 进行查询，因为这将具有与上述相同的热分区问题
我可以存储用户并使用 write sharding，但我真的不知道如何实际查询分页排序的用户，因为存储桶 PK 可能需要是随机的，我必须查询所有存储桶以能够对所有用户进行排序。我还认为桶 PK 可以是字母，但这也可以打包热分区，因为字母“A”可能会受到很大影响。
我的应用程序模型相当简单。但是，在阅读了所有文档和最佳实践并观看了许多在线视频后，我发现自己陷入了 DynamoDB 似乎无法很好支持的最基本用例。我想对于几乎所有现代应用程序来说，必须在某种管理面板中获取用户列表一定很常见。
在这种情况下，其他人会怎么做？我真的很想使用 DynamoDB 带来的所有好处，尤其是在成本方面。
编辑
既然有人问我，在我的应用中，2) 的主要用例是这样的：https://stackoverflow.com/users?tab=Reputation&filter=all。 至于大小，它需要很好地扩展，至少可以扩展到数万。
解决方法
我也认为bucket PKs可以是字母，但是 也可以创建热分区，就像字母“A”一样 可能会受到很大打击。
我认为这听起来是一个合理的方法。
美国社会保障局在其网站上发布有关姓名的数据。您可以从 1879 年开始download the list of name data！我偶然发现了 data scientist and linguist Joshua Falk 的一个网站，该网站绘制了来自 SSA 的婴儿姓名数据，这可以让我们了解姓名的首字母分布情况。
您的用户可能并非都来自美国，但这可以让我们了解如果按第一个字母进行分区，名称可能会如何分布。
虽然分布不完全均匀，但对于您的用例来说可能已经足够接近了吗？如果没有，您可以使用名称的前两个（或三个或四个...）字母作为分区键来进一步分发数据。
100 万个名字可能只相当于几 MB 的数据，这并不多。基于名称前缀的分区似乎是一种合理的方法。
您也可以考虑使用 ElasticSearch 之类的工具，它可以支持您的第二种访问模式等。